Yapay sinir ağlarının kullanım alanlarından biri de optik karakter tanımlama(Optical Character Recognition) işlemi. Bunun yöntemini anlatmadan önce artık YSA ile ilgili bir sorunumuz olmadığını varsayıyorum.

   Bu konuda karşılaşacağımız ilk problem karakterleri YSAya nasıl göstereceğimiz. YSA sadece bit girişi ve çıkışı kabul eder. Bu sorunu çözmek için sık kullanılan matris yöntemini kullanmamız uygun olacaktır. İçinde karakterimizi çizdiğimiz resmimizi matrisin elemanları olacak olan parçalara ayırmamız lazım. Parça sayısının çok fazla önemi yok, ben 8x6 matris tercih ediyorum. Çünkü büyük karakterlerin boyları enlerinden daha uzun. Resmi parçalara ayırdıktan sonra her bir parça içerisinde tam ortada temsilci pixel diye nitelendirebileceğimiz bir pixel seçip bu pixelin değerini okuyoruz. Eğer pixel siyahsa giriş değeri 1 beyazsa giriş değeri 0 olacak. Bu işlemi tüm parçalar bitinceye kadar yapıp her bir değeri giriş dizimize atıyoruz. Böylece elimizde 48 elemanlı bir giriş dizisi oldu.

   YSAyı eğitebilmek için bir de çıkış dizisi gerekiyor. Nasıl ki her karakterin giriş dizisi farklıysa, çıkış dizisi de farklı olmalı ve sadece 1-0 lardan oluşmalı. Çıkış dizisi olarak her karakterin ascii değerine karşılık gelmek üzere 8 bitlik bir dizi seçilebilir. Ya da karakter sayısı kadar çıkış elemanı içeren bir dizi de işimizi görür. Bu ikinci yöntemde belirtilmek istenen karakterin sırasındaki elemana 1, diğerlerine 0 değeri atanır. Böylece her karakter için farklı bir çıkış dizisi elde edilebilir. Üstelik YSA her bir çıkış nöronundan 0 ile 1 arasında değer döndüreceğinden, bu değeri 100 ile çarparak %lik sonuç elde edebiliriz. Böylece YSAnın çalışma yöntemini ve eğitildikçe %de meydana gelecek artışı daha iyi gözlemleyebiliriz.

   Bu işlemleri tamamladıktan sonra YSAmızı binlerce kez eğitmemiz lazım. Herşey bittiğinde elimizde ezberlemiş değil öğrenmiş bir program olacak.


   Yukarda ekran görüntüsü bulunan visual basic ile yazdığım örnek programda, YSAyı sadece arial fontunun tek tip harfleri ile eğittim ve elle farklı iki A harfi çizerek bunları tanımasını istedim. Program 29 harf arasından bu iki A harfini tanımayı başardı. Değişen şey %lik değer. Çizdiğim harf ile arial fontunun harfi arasındaki benzerlik ne kadar fazla ise yüzdelik değer de o kadar büyük oldu.

   Görüldüğü üzere YSA öğrendiği bilgileri genelleştirir. Kendisine verilen veriler, eğitim esnasında verilen verilerden farklı olsa bile bu farklılıklara uyum sağlayabilir. Bu algoritma ile ilk karşılaştığımda "Veriyi veritabanına kaydederim, ne farkedecek?" diye sormuştum, işte cevap bu...